Analisa dan Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasiskan Web

Putra, Rafi Asri (2021) Analisa dan Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasiskan Web. Sarjana thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text
SKRIPSI_Rafi Asri Putra_15101152610222_ABSTRAK.pdf

Download (183kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_Rafi Asri Putra_15101152610222_BAB I.pdf

Download (430kB) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI_Rafi Asri Putra_15101152610222_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (114kB) | Preview
[img] Text
SKRIPSI_Rafi Asri Putra_15101152610222_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB)

Abstract

Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit Herpes Zoster tersebut adalah dengan memanfaatkan teknologi canggih dan modern yaitu bidang studi Artificial Intelligence (AI) yang mampu meniru kecerdasan manusia. Salah satu bagian dari kecerdasan buatan tersebut adalah sistem pakar (Expert System). Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar dapat menyelesikan masalah yang seperti biasa dilakukan oleh ahli. Penyakit Herpes Zoster adalah radang kulit akut dan setempat, terutama terjadi pada orang tua yang khas ditandai dengan adanya nyeri radikuler unilateral serta timbulnya lesi vesikuler yang terbatas pada dermatom yang dipersarafi serabut saraf spinal maupun ganglion serabut saraf sensorik dari nervus kranialis. Teorema Bayes menerangkan hubungan antara probabilitas terjadinya peristiwa A dengan syarat peristiwa B telah terjadi dan probabilitas terjadinya peristiwa B dengan syarat peristiwa A telah terjadi. Teorema ini didasarkan pada prinsip bahwa tambahan informasi dapat memperbaiki probabilitas. Teorema Bayes ini bermanfaat untuk mengubah atau memutakhirkan (meng-update) probabilitas yang dihitung dengan tersedianya data dan informasi tambahan.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer
0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Pakar
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi (S1)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 06 Jun 2023 04:10
Last Modified: 06 Jun 2023 04:10
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/5341

Actions (login required)

View Item View Item